Неки уобичајени алгоритми за аутоматско скалирање који се користе у архитектонски отпорним системима су:
1. Скалирање засновано на правилима: У овом алгоритму, скуп правила је дефинисан на основу одређених параметара као што су употреба ЦПУ-а, потрошња меморије, мрежни саобраћај, итд. Када ови параметри пређе граничну вредност, инфраструктура аутоматски додаје или уклања ресурсе да би одржала жељени ниво перформанси.
2. Предиктивно скалирање: Овај алгоритам користи историјске податке за предвиђање будућих потреба за ресурсима. Алгоритми машинског учења се користе за анализу образаца и трендова у подацима, а на основу ових предвиђања, инфраструктура се аутоматски повећава или смањује.
3. Скалирање засновано на догађајима: У овом алгоритму, скалирање ресурса се покреће одређеним догађајима као што су изненадни скокови у саобраћају, квар хардвера или ажурирање софтвера. Инфраструктура се аутоматски повећава или смањује како би обрадила догађај.
4. Хибридно скалирање: Овај алгоритам комбинује скалирање засновано на правилима и предвиђање да би се постигле оптималне перформансе. Користи скалирање засновано на правилима за руковање нормалним обрасцима коришћења и предиктивно скалирање за руковање неочекиваним скоковима у саобраћају или другим необичним догађајима.
5. Пропорционално скалирање: У овом алгоритму, ресурси се додају или уклањају пропорционално радном оптерећењу. Ово осигурава да се инфраструктура повећава на предвидљив и доследан начин, избегавајући изненадне скокове или падове перформанси.
Датум објављивања: